<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Topics tagged with p0s]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with p0s]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/p0s</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 16:33:11 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/p0s.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_p0s]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Metryka F-score stanowi kompromis pomiędzy precyzją (precision) i czułością (recall), dzięki czemu ocenia model bardziej obiektywnie niż każda z tych dwóch metryk z osobna. Jest to uniwersalna metryka używana, gdy potrzebny jest balans między precyzją a czułością.
Wadą F-score jest to, że wciąż nie jest metryką doskonałą. Bazując na precyzji i czułości, F-score bierze pod uwagę tylko 3 z 4 ćwiartek macierzy pomyłek, ignorując przykłady fałszywie negatywne (ćwiartka oznaczona na fioletowo na poprzedniej ilustracji w kursie). [eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]25:3[/eduexe-source][eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/341/conversation_by_p0s</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/341/conversation_by_p0s</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>